MLB Expansion: Analyzing the cities, factors, implementation, and draft process
Notice bibliographique
Résumé
abstract: The purpose of this thesis is to cover the multiple aspects of Major League Baseball Expansion from 30 to 32 teams. The thesis can be divided into two parts with the first being the preparation and consideration for expansion, and the second half is about the execution and implementation of adding two expansion teams to the league. \n\tFor years, Commissioner Rob Manfred has hinted and brought about the idea of adding two more teams to Major League Baseball (Mitchell). The growth of the game is of utmost importance, and they have made many changes to try to expand the growth of fans the past few years particularly catered to new and young fans. New rules like a pitch clock and mound visit limitations are examples of in game changes made to speed up the game, but they have also experimented with spring training and regular season games internationally or at new venues. In just the past decade, games have been played or planned (due to COVID-19 cancellations) in Monterrey, Mexico City, London, Tokyo, San Juan, Montreal, Las Vegas, Williamsport, and even Iowa. With the exception of the Williamsport Little League Classic and the Field of Dreams game in Iowa, all these locations had games to see what the atmosphere and logistics would be like with expansion in mind as a possibility in the future. With this in mind, this thesis will analyze and come to a conclusion on the following cities for the best fits for expansion: Monterrey, Mexico City, San Juan, Vancouver, Montreal, Las Vegas, Portland, Nashville, Raleigh, and San Antonio.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».